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申请/专利权人：长春融成智能设备制造股份有限公司;长春蓝舟科技有限公司
摘要：本申请涉及堆垛机技术领域，尤其涉及堆垛机结构状态预测模型构建方法、预测方法、装置、设备及存储介质，包括数据分析处理、预测模型训练和应用：分析结构振动响应信号表征规律，利用变分模式分解方法对振动数据进行信号分解以获取其敏感分量，对历史振动数据和现场振动数据进行敏感分量获取和特征提取；获得历史数据特征矩阵和现场数据特征矩阵，以最大均值差异最小化为准则，基于半监督迁移成分分析方法将两域特征映射至统一空间当中，采用迁移后的两域特征建立基于偏最小二乘回归的状态预测模型；获取相同采样周期内的振动加速度信号及其特征矩阵，并将迁移映射后的特征输入到训练好的预测模型中，获取当前状态下的结构状态预测值。
主权项：1.一种堆垛机结构状态预测模型构建方法，其特征在于，所述模型构建方法包括：S11，采集堆垛机作业过程中的结构振动响应信号；S12，将连续采集的结构振动响应信号按照设定的采样周期均匀分割成多个样本，构建样本集；S13，使用变分模态分解方法对所述样本集内的结构振动响应信号进行信号分解，获取包含健康状态信息的敏感分量，得到滤波样本集；S14，分别对历史采集的结构振动响应信号的滤波样本集和现场采集的结构振动响应信号的滤波样本集进行敏感分量获取和特征提取，根据提取的特征值构成历史数据特征矩阵和现场数据特征矩阵；S15，以所述历史数据特征矩阵作源域特征，以所述现场数据特征矩阵作目标域特征，以最大均值差异最小化为准则，利用半监督迁移成分分析方法，通过映射函数将上述两域特征映射至统一空间中，得到映射后的新源域特征矩阵和新目标域特征矩阵；S16，利用映射后的所述新源域特征矩阵和所述新目标域特征矩阵的特征进行基于偏最小二乘回归的预测模型训练，获得堆垛机的结构状态预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春融成智能设备制造股份有限公司 长春蓝舟科技有限公司 堆垛机结构状态预测模型构建方法、预测方法、装置、设备及存储介质
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